Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Baru Usaha Laundry Sepatu di BECKS Menggunakan Metode WP (Weighted Product)

(1)

Vol.1. No.3, November 2021, pp. 185~195

P-ISSN : 9800-3456  1

E-ISSN : 2675-9802

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Baru Usaha Laundry Sepatu di BECKS Menggunakan

Metode WP (Weighted Product)

Arya Permadi ^*, Zaimah Panjaitan^**, Sri Kusnasari^**

*Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma

** Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma

Article Info ABSTRAK

Article history:

Received Oct 12^th, 2021 Revised Oct 20^th, 2021 Accepted Nov 29^th, 2021

BECKS merupakan salah satu usaha dibidang jasa yaitu laundry sepatu yang terletak di Jl. Karya wisata, Medan Johor. BECKS memberikan pelayanan cukup baik dengan mengutamakan kepuasan konsumen. Untuk dapat memperluas usahanya, pihak toko pada laundry sepatu berencana menambah lokasi baru usaha di lokasi lainnya disekitar daerah medan sehingga BECKS dapat dikenal dan memudahkan masyarakat yang ingin membersihkan sepatu dengan menggunakan jasa pada laundry ini. Penentuan lokasi baru usaha yang strategis dikarenakan bila lokasi usaha berada dekat tempat tinggal konsumen akan menjadi faktor yang mendukung untuk dibukanya sebuah usaha baru. Solusi yang dapat dilakukan terhadap permasalahan diatas yaitu dengan membangun sistem pendukung keputusan untuk membantu pemilik took Laundry BECKS. Metode yang dipilih untuk mendukung pemecahan masalah tersebut adalah Weigthed Product (WP) yaitu dengan cara membandingkan nilai indeks keseluruhan setiap alternatif terhadap nilai indeks keseluruhan alternatif optimal.

Keyword:

Penentuan lokasi usaha baru Sistem Pendukung Keputusan Weighted Product

Corresponding Author Nama : Arya Permadi

Program Studi : Sistem Informasi STMIK Triguna Dharma

Email: ramadanidesi684@gmail.com

1. PENDAHULUAN

Salah satu strategi usaha adalah penentuan lokasi baru usaha yang strategis dikarenakan bila lokasi usaha berada dekat tempat tinggal konsumen akan menjadi faktor yang mendukung untuk dibukanya sebuah usaha baru. Strategi penentuan lokasi baru usaha yang dekat dengan target pasar akan memudahkan konsumen untuk mendapatkan jasa atau produk yang ditawarkan[1]. Untuk dapat mengatasi permasalahan pada BECKS yang mengalami kesulitan dalam penentuan lokasi baru usaha laundry karena belum mempunyai sebuah sistem yang terkomputerisasi dalam menentukan lokasi baru usaha dengan akurat dan cepat maka dapat menggunakan sistem pendukung keputusan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi serta merupakan sistem informasi basis komputer. Bisa juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan atas masalah semi terstruktur tertentu [2].Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem yang digunakan untuk 185

(2)

Jurnal Cyber Tech Vol. 1, No. 3, November 2021 : 185 – 195

dapat mendukung pengambilan keputusan pada permasalahan yang dipahami oleh pemecah masalah atau yang tidak dipahami. Selain itu, penggunaan perangkat komputer dapat digunakan sebagai pendukung keputusan menjadi lebih cepat, tepat, dan akurat [3]. Dalam pendukung keputusan agar lebih akurat dan cepat dibutuhkan sebuah metode yaitu Weighted Product. Metode Weighted Product (WP) adalah salah satu metode dalam sistem pengambilan keputusan dimana pengambilan sebuah keputusan dapat dilakukan secara lebih cepat dan tepat, sesuai dengan kriteria yang diinginkan atau setidak nya medekati kriteria yang diinginkan. Proses normalisasi diperlukan oleh metode Weighted Product untuk menyelesaikan masalah dengan mengalikan hasil penilaian untuk setiap atribut yang ada [4]. Dengan menggunakan 3 Metode Weighted Product nantinya akan membantu menentukan lokasi baru usaha laundry sepatu. Didukung dengan penelitian terdahulu yaitu terkait dengan Implementasi Weihgted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Cabang RJ- Computama dengan proses penentuan lokasi Tower memiliki standar yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan sehingga dapat menjadi acuan dalam proses penentuan lokasi Tower yang tepat [5]

2. METODE PENELITIAN 2.1 Metode Penelitian

Metode penelitian merupakan langkah-langkah yang di lakukan untuk mengumpulkan data atau cara ilmiah untuk memecahkan sebuah masalah dengan mendapatkan data yang valid, dapat ditemukan, dikembangkan, dan dibuktikan untuk tujuan dan kegunaan tertentu. Berikut adalah metode dalam penelitian ini yaitu :

1. Deskripsi Data Kriteria Calon Lokasi

Pengambilan keputusan ini berdasarkan pada kriteria yang sudah menjadi penentu dalam menentukanlokasi baru usaha. Deskripsi data diambil dari BECKS adalah sebagai berikut:

Tabel 1. Pembobotan Awal

Tabel 2. Kriteria Keramaian (C1)

No. Kriteria Bobot

1 Pasar 5

2 Kampus 4

3 Sekolah 3

4 Food Court 2

5 Lainnya 1

Tabel 3. Kompetitor (C2)

1 Tidak Ada 2

2 Ada 1

No. Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Keterangan

1 C1 Keramaian 8 Benefit

2 C2 Kompetitor 6 Cost

3 C3 Minat Calon Pelanggan 5 Benefit

4 C4 Harga Sewa 4 Cost

5 C5 Tingkat Kriminalitas 3 Cost

(3)

Tabel 4. Kriteria Minat Calon Pelanggan (C3)

1 Tinggi 3

2 Sedang 2

3 Rendah 1

Tabel 5. Kriteria Harga Sewa (C4)

1 <30 Jt/ tahun 5

2 30 - 39 Jt/ tahun 4

3 40 - 49 Jt/ tahun 3

4 50 - 60 Jt/ tahun 2

5 >60 Jt/ tahun 1

Tabel 6. Kriteria Tingkat Kriminalitas (C5)

1 Rendah 2

2 Tinggi 1

2 . Menghitung Nilai Bobot Perbaikan

Adapun rumus dari menghitung nilai bobot perbaikan pada metode WP yaitu sebagai berikut : W_j= Wj/(∑▒wj)

C_1= 8/(8+6+5+4+3) = 8/26=0,3077 C_2= 6/(8+6+5+4+3) = 6/26=0,2308 C_3= 5/(8+6+5+4+3) = 5/26=0,1923 C_4= 4/(8+6+5+4+3) = 4/26=0,1538 C_5= 3/(8+6+5+4+3) = 3/26=0,1154 3. Konversi Nilai Data Lokasi

Langkah selanjutnya adalah mengkonversi nilai alternatif untuk setiap kriteria atau pada tabel data primer BECKS.medan berdasarkan nilai bobot. Berikut ini adalah nilai hasil konversi:

Tabel 7. Hasil Konversi Data Lokasi

No Alternatif

Kriteria

C1 C2 C3 C4 C5

1 A1 3 1 3 1 1

2 A2 3 1 3 3 2

3 A3 5 2 3 4 1

4 A4 2 2 1 4 2

5 A5 5 2 1 4 2

6 A6 4 1 1 3 1

7 A7 5 1 3 3 2

8 A8 1 1 1 3 1

9 A9 5 2 1 2 1

(4)

Jurnal Cyber Tech Vol. 1, No. 3, November 2021 : 185 – 195 4. Menghitung Nilai Vektor S

Dalam pembahasan perhitungan metode WP ini, Pada data ini memiliki kriteria (Cj) yaitu Tipe Bangunan (Benefit), Harga Sewa (Cost), Jarak Lokasi Baru Dengan Jalan Arteri (Cost), Tidak Adanya Usaha Yang Sama (Cost), Tingkat Keamanan (Cost).

Penyelesaian :

Jika pada kriteria Benefit, maka pangkatnya positif.

Jika pada kriteria Cost, maka pangkatnya negative.

S_i= π_j^n=1X_ij^wj

S1 =(3^0,3077 )*(1^(-0,2308) )*〖(3〗^1,923)*〖(1〗^(-0,1538))*〖(1〗^(-0,1154))

=(1,4022)*(1,0000)*(1,2352)*(1,0000)*(1,0000)

= 1,7321

S2 =(3^0,3077 )*(1^(-0,2308) )*〖(3〗^1,923)*〖(3〗^(-0,1538))*〖(2〗^(-0,1154))

=(1,4022)*(1,0000)*(1,2352)*(0,8445)*(0,9231)

= 1,3503

S3 =(5^0,3077 )*(2^(-0,2308) )*〖(3〗^1,923)*〖(4〗^(-0,1538))*〖(1〗^(-0,1154))

=(1,6409)*(0,8552)*(1,2352)*(0,8080)*(1,0000)

= 1,3956

S4 =(2^0,3077 )*(2^(-0,2308) )*〖(1〗^1,923)*〖(4〗^(-0,1538))*〖(2〗^(-0,1154))

=(1,2377)*(0,8552)*(1,0000)*(0,8079)*(0,9231)

= 0,7867

S5 =(5^0,3077 )*(2^(-0,2308) )*〖(1〗^1,923)*〖(4〗^(-0,1538))*〖(2〗^(-0,1154))

=(1,6409)*(0,8522)*(1,0000)*(0,8080)*(0,9231)

= 1,0429

S6 =(4^0,3077 )*(1^(-0,2308) )*〖(1〗^1,923)*〖(3〗^(-0,1538))*〖(1〗^(-0,1154))

=(1,5320)*(1,0000)*(1,0000)*(0,8445)*(1,0000)

= 1,2938

S7 =(5^0,3077 )*(1^(-0,2308) )*〖(3〗^1,923)*〖(3〗^(-0,1538))*〖(2〗^(-0,1154))

10 A10 3 1 3 2 2

11 A11 5 1 3 1 1

12 A12 5 2 3 2 1

13 A13 4 1 2 1 2

14 A14 2 1 2 1 2

15 A15 5 2 1 2 2

(5)

=(1,6409)*(1,0000)*(1,2352)*(0,8445)*(0.9231)

= 1,5802

S8 =(1^0,3077 )*(1^(-0,2308) )*〖(1〗^1,923)*〖(3〗^(-0,1538))*〖(1〗^(-0,1154))

=(1,0000)*(1,0000)*(1,0000)*(0,8445)*(1,0000)

= 0,8445

S9 =(5^0,3077 )*(2^(-0,2308) )*〖(1〗^1,923)*〖(2〗^(-0,1538))*〖(1〗^(-0,1154))

=(1,6409)*(0,8522)*(1,0000)*(0,8989)*(1,0000)

= 1,2569

S10 =(3^0,3077 )*(1^(-0,2308) )*〖(2〗^1,923)*〖(2〗^(-0,1538))*〖(2〗^(-0,1154))

=(1,4022)*(1,0000)*(1,2352)*(0,8989)*(0,9231)

= 1,4372

S11 =(5^0,3077 )*(1^(-0,2308) )*〖(3〗^1,923)*〖(1〗^(-0,1538))*〖(1〗^(-0,1154))

=(1,6409)*(1,0000)*(1,2352)*(1,0000)*(1,0000)

= 2,0269

S12 =(5^0,3077 )*(2^(-0,2308) )*〖(3〗^1,923)*〖(2〗^(-0,1538))*〖(1〗^(-0,1154))

=(1,6409)*(0,8522)*(1,2352)*(0,8989)*(1,0000)

= 1,5526

S13 =(4^0,3077 )*(1^(-0,2308) )*〖(2〗^1,923)*〖(1〗^(-0,1538))*〖(2〗^(-0,1154))

=(1,5320)*(1,0000)*(1,1426)*(1,0000)*(0,9231)

= 1,6159

S14 =(2^0,3077 )*(1^(-0,2308) )*〖(2〗^1,923)*〖(1〗^(-0,1538))*〖(2〗^(-0,1154))

=(1,2377)*(1,0000)*(1,1426)*(1,0000)*(0,9231)

= 1,3055

S15 =(5^0,3077 )*(2^(-0,2308) )*〖(1〗^1,923)*〖(2〗^(-0,1538))*〖(2〗^(-0,1154))

=(1,6408)*(0,8522)*(1,0000)*(0,8989)*(0,9231)

= 1,1603

5. Menghitung Nilai Vektor V

Langkah terakhir yaitu Menghitung nilai V yaitu membagikan nilai setiap vektor S dengan jumlah seluruh vector S. Berikut ini adalah perhitungan metode WP, yaitu:

V_i= (n_j^n= 1x_ij^wj )/(n_j^n= 〖1〖(x〗_j^*)〗^wi ) V_1=1,7321/20,3813= 0,0850

V_2=1,3503/20,3813= 0,0663 V_3=1,3956/20,3813= 0,0685 V_4=0,7867/20,3813= 0,0386 V_5=1,0429/20,3813= 0,0512

(6)

Jurnal Cyber Tech Vol. 1, No. 3, November 2021 : 185 – 195 V_6=1,2938/20,3813= 0,0635 V_7=1,5802/20,3813= 0,0775 V_8=0,8445/20,3813= 0,0414 V_9=1,2569/20,3813= 0,0617 V_10=1,4372/20,3813= 0,0705 V_11=2,0269/20,3813= 0,0994 V_12=1,5526/20,3813= 0,0762 V_13=1,6159/20,3813= 0,0793 V_14=1,3055/20,3813= 0,0641 V_15=1,1603/20,3813= 0,0569

Tabel 8. Hasil Keputusan

Berdasarkan tabel di atas, hasil penentuan lokasi baru usaha laundry pada BECKS yang menjadi peringkat pertama adalah Jl. Madio Santoso No.102, Karakatau dengan nilai yaitu 0,0994.

Alternatif Vektor V Peringkat

A1 0,0850 2

A2 0,0663 8

A3 0,0685 7

A4 0,0386 15

A5 0,0512 13

A6 0,0635 10

A7 0,0775 4

A8 0,0414 14

A9 0,0617 11

A10 0,0705 6

A11 0,0994 1

A12 0,0762 5

A13 0,0793 3

A14 0,0641 9

A15 0,0569 12

(7)

3. ANALISA DAN HASIL

Implementasi sistem merupakan kegiatan akhir dari proses penerapan sistem, dimana sistem ini akan dioperasikan secara menyeluruh. Sebelum sistem benar-benar bisa digunakan dengan baik, sistem harus melalui tahap pengujian analisa dan hasil terlebih dahulu untuk menjamin tidak ada kendala yang muncul pada saat sistem digunakan. Implementasi sebagai dukungan sistem analisa yaitu sebagai berikut:

1. Tampilan Form Login

Tampilan Form Login akan muncul ketika sudah melakukan register. Fungsi dari form Login yaitu sebagai akses masuk ke menu utama, tampilan form Login dapat dilihat pada gambar sebagai berikut:

Gambar 1. Tampilan Form Login 2. Tampilan Form Menu Utama

Tampilan Form Menu Utama merupakan yang menampilkan sub menu yang ada pada sistem, berikut tampilan dari rancangan form menu utama:

Gambar 2. Tampilan Form Menu Utama 3. Tampilan Form Data Alternatif

(8)

Jurnal Cyber Tech Vol. 1, No. 3, November 2021 : 185 – 195

Tampilan Form Data Alternatif merupakan form yang akan menampilkan menu data alternatif yang akan digunakan dalam sistem, berikut tampilan dari form data alternatif:

Gambar 3. Tampilan Form Data Alternatif 5. Tampilan Form Data Kriteria

Tampilan Form Data Kriteria merupakan form yang akan menampilkan menu data kriteria yang akan digunakan dalam sistem, berikut tampilan dari form data kriteria:

Gambar 4. Tampilan Form Data Kriteria 6. Tampilan Form Penilaian

Tampilan Form Penilaian merupakan form yang akan menampilkan data calon kepala dusun, berikut tampilan dari form penilaian:

(9)

Gambar 5. Tampilan Form Penilaian 7. Tampilan Form Proses

Tampilan Form Proses merupakan form yang akan menampilkan proses dari Metode ARAS, berikut tampilan dari form proses:

Gambar 6. Tampilan Form Proses

(10)

Jurnal Cyber Tech Vol. 1, No. 3, November 2021 : 185 – 195 8. Tampilan Form Laporan

Tampilan Form Laporan merupakan form menampilkan data laporan yang ada pada sistem setelah diproses, berikut tampilan dari form laporan:

Gambar 7. Tampilan Form Laporan

4. KESIMPULAN

Berdasarkan penelitian pada Laundry Sepatu di BECKS maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

1. Berdasarkan hasil analisis masalah yang terjadi selama ini dalam Penentuan Lokasi Baru Usaha Laundry Sepatu di BECKS dapat diselesaikan dengan baik menggunakan WP (Weighted Product). Ternyata tepat di terapkan pada usaha laundry sepatu di BECKS.

2. Berdasarkan hasil penerapan metode WP pada penelitian ini, didapatkan hasil bahwasanya Sistem Pendukung Keputusan yang dirancangan sesuai kebutuhan pada Laundry Sepatu di BECKS bukan keputusan yang mutlak, penilaiannya juga dikembalikan oleh pihak .

3. Berdasarkan hasil pengimplementasian Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Lokasi Baru Usaha Laundry Sepatu di BECKS tepat diterapkan dengan menggunakan Microsoft Visual Studio 2008, Microsoft Acces 2010, dan Crystal Report 8.5.

UCAPAN TERIMA KASIH

Puji syukur dipanjatkan kehadirat Allah Subhanu wa ta’ala karena berkat rahmat dan hidayah-Nya, yang masih memberikan kesehatan dan kesempatan sehingga dapat diselesaikan jurnal ilmiah ini dengan baik.

ucapan terima kasih ditujukan kepada kedua Orang tua, atas kesabaran, ketabahan serta ketulusan hati memberikan dorongan moril maupun material serta do’a yang tiada henti-hentinya. Ucapan terimakasih juga ditujukan untuk pihak-pihak yang telah mengambil bagian dalam penyusunan jurnal ilmiah ini.

REFERENSI

[1] E. Nur Fu’ad, “Pengaruh Pemilihan Lokasi Terhadap Kesuksesan Usaha Berskala Mikro/Kecil Di Komplek Shopping Centre Jepara,” Media Ekon. dan Manaj., vol. 30, no. 1, pp. 56–67, 2015.

[2] R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform., vol. 2, no. 2, p. 79, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.101.

[3] A. K. Nugroho, I. Permadi, and A. Hanifa, “Sistem Pendukung Keputusan Perekomendasian Oli Menggunakan Fuzzy Madm,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 9, no. 1, p. 63, 2020, doi:

10.23887/janapati.v9i1.22959.

(11)

[4] Yoga Handoko Agustin and H. Kurniawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus : Stmik Pontianak),” Semin. Nas. Inform. 2015, pp. 177–182, 2015.

[5] Darmanto, Furkonudin, and S. D. Kurniawan, “Implementasi Weihgted Product Pada Sistem Pendukung,” vol. 1, pp. 1–9, 2016.

BIBLIOGRAFI PENULIS

Nama : Arya Permadi NIRM : 2017020110

Deskripsi : Mahasiswa Stambuk 2017 pada Program Studi Sistem Informasi pada Program Sistem Informasi yang memiliki minat dan fokus dalam bidang Keilmuan Sistem Pendukung Keputusan.

Nama : Zaimah Panjaitan, S.Kom., M.Kom NIDN : 212148

Deskripsi : Dosen Tetap STMIK Triguna Dharma pada Program Studi Sistem Informasi yang aktif.

Nama : Dra.Sri Kusnasari., M.Hum NIDN : 0105107002

Deskripsi : Dosen Tetap STMIK Triguna Dharma yang aktif mengajar dan meneliti yang berfokus pada bidang keilmuan data mining dan pengolahan citra.